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微小螺絲自動鎖附於手機機體之設計與實現

摘要"

本研究使用MITSUBISHI型號RV-2SD的六軸機械手臂,來進行空間座標控制,搭配兩台CCD攝影機以建立視覺系統,並以Visual Studio為基礎來創建影像座標控制之人機介面,將其實現於控制機械手臂自動鎖附手機機體之微小螺絲。
利用兩台攝影機來分別進行粗定位與細定位控制,將拍攝之影像透過處理,找出螺孔於影像中的座標位置,經由座標轉換與誤差校正,計算出空間中的座標位置,操作機械手臂以完成定位控制,並依據各個螺孔的高度與深度,執行不同之鎖附。

關鍵詞:自動鎖附系統、座標轉換、影像處理

前言

工業自動化的重視程度與日俱增,工廠逐漸邁入自動化生產,多樣化的設備被設計與研發,以因應自動且快速生產之需求,並取代人工[1]。
邁入自動化的優點在於,有些加工的環境危險程度極高且可能對人體造成危害,而這些環境下的操作都可以改由自動化設備來取代,自動化設備較不被環境狀況所拘束,可以應用於多種環境。某些高重複性的工作也能以機械手臂取代之,由於人工做重複性高的工作,隨著工作時間增加則會感到疲憊,很有可能會因此降低品質且容易對人造成職業傷害,而自動化設備可以避免這種情形,像是螺絲鎖附工作。甚至可以取代人力搬運[2]工廠的貨物,相較之下不僅效率高且方便。
市面上所販售的自動化鎖螺絲機,精細度難以達到M1.4(螺絲徑寬)以下,且鎖附之物體位置必須為固定。為了能在非固定位置之手機機體當中能成功鎖附更微小之螺絲,於本研究中將提出方法。
為了讓螺絲鎖附工作能轉換成自動化型態,本研究將機械手臂末端加上改裝的電動螺絲起子,並架設兩台CCD攝影機拍攝手機機體做影像辨識,建立視覺系統[3、4]。控制處理皆架設在人機介面,操作十分簡單。

研究架構

研究架構圖如圖1所示
虛線箭頭:固定手機機體位置,以量測數據並計算轉換公式。
實線箭頭:先隨機移動手機機體位置,執行自動鎖附螺絲流程。

影像處理與座標系統

機械視覺系統藉由攝影機與鏡頭拍攝影像,便能經由分析得出所需要的資訊,如何將影像處理至最適合分析的影像,亦為相當重要的議題。

色彩模式轉換

經擷取卡存入的原始影像為RGB色彩模式。由於本實驗環境狀態下,光源是可以控制的環境因子,因此選擇將RGB模式轉換成HSV色彩模式,H代表色相(Hue),S代表飽和度(Saturation),V代表明度(Value),轉換後執行接續處理將得到較好的結果[5]。
定義(r, g, b)各為一個顏色的紅、綠和藍坐標,其值為介於0到1的實數。設max的值為r, g和b之中值最大者,設min的值為這些值中的最小者。
此研究中是採用分離HSV三個通道,直接取出H通道作為單通道,再執行後續處理。分離前後之影像,如圖2、圖3所示。

平滑化

平滑化影像能達到去除雜訊之效果,使後續的影像處理能得到更好的效果。於本研究中,粗定位主要以高斯濾波來進行影像平滑化處理,細定位主要以中值濾波來進行影像平滑化處理[6、7]。
高斯濾波會保留比較顯著的邊界對比特性,其方法是在空間域中對每個像素做卷積處理,運算後得到的值來取代此區域的像素值。
經過多次實驗,觀看經由平滑化與適應性門檻值法處理後的影像,倘若螺孔為一個完整的圓,則判定此為合適的平滑化處理。...更多內容,請見《機械新刊》雜誌

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